tensorflow初识概念

  1. tensorFlow 是什么？
    tensorFlow 是一个库，python,node都有

  2. 计算图是什么？

    • tensorFlow API的调用全部在计算图中进行，计算图是这个库的全局数据结构（计算图可通过Tensor变量查看）
    • 计算图可看作计算的模版，它列出了所有的步骤和值的存储
  1. 会话
    • 会话是tensorFlow应用最广的API
    • 会话的作用是处理内存分配和优化，使我们能够实际执行由图形指定的计算。
    • 简单来说，计算图列出了所有的步骤，会话使这些步骤运行起来

  1. 节点的几种形式
    常量 tf.constant
    占位符 tf.placeholder 初始化时不给计算图的量赋予值，run的时候再赋予（feed_dict）
    变量 tf.get_variable 训练中最常使用的类型 shape 矩阵[] 变量赋值的方式：tf.assign/初始化：tf.global_variables_initializer

  2. 应用
    实现深度学习的内循环：

    获取输入和 true_output

    根据输入和参数计算出一个“猜测”

    根据猜测和 true_output 之间的差异计算出一个“损失”

    根据损失的梯度更新参数

    （这边要深入一下loss函数的应用理解）